분산 시차 효과 추정을 위한 구조화된 베이지안 회귀 트리 모델: R 패키지 dlmtree

노출과 결과 간의 관계를 조사할 때, 노출과 결과에 대한 관찰된 효과 사이에는 종종 시간 지연이 존재합니다. 결과와 노출의 시차 측정 간의 관계를 추정하는 일반적인 통계적 접근법은 분산 시차 모델(DLM)입니다. 반복 측정은 종종 자체 상관되므로, 시차 효과는 일반적으로 시간에 따라 부드럽게 변화하도록 제약됩니다. 평활 제약에 대한 최근의 통계적 발전은 트리 구조 DLM 프레임워크입니다. CRAN에서 사용 가능한 R 패키지 dlmtree를 소개하며, 이는 사용자 친화적인 구현을 갖춘 포괄적인 소프트웨어 패키지로 트리 구조 DLM 및 확장 기능을 통합합니다. 트리 구조 DLM에 대한 개념적 배경과 시뮬레이션 데이터를 사용한 각 모델의 적합 과정 시연이 제공됩니다. 또한 요약 및 시각화를 포함한 적합된 모델을 사용한 추론 및 해석을 시연합니다. 추가적으로, 이질성 분석을 위한 내장된 shiny 앱이 포함되어 있습니다.